LLM-in-Sandbox 提出了一个简洁而有效的范式：通过给大模型提供一台虚拟电脑，让其自由探索来完成任务。实验表明，这一范式能够显著提升模型在非代码领域的表现，且无需额外训练。 研究者认为， LLM-in-Sandbox 应当成为大模型的默认部署范式 ， 取代纯 LLM 推理 。当沙盒可以带来显著的性能提升，并且部署成本几乎可以忽略不计时，为什么还要用纯 LLM？

目标是什么？只需挥动手掌即可控制鼠标光标。一旦启动程序，窗口将显示你的网络摄像头画面，并实时叠加手部骨架。你电脑上的光标会跟随你食指的移动而移动。这几乎就像隔空移物—你无需触碰任何物理设备，就能操控数字对象。

各种炸裂的AI应用在AI/半导体产业链，每天的信息都非常多，有时候会有些浑浑噩噩，尤其是最近出圈的AI应用一个接着一个，当然我并没有fear of missing out，从半年前就爆火的manus到opencode、CoWork、Claud in ...

这就好比我们突然发现，原本只会纸上谈兵的军师，一旦给了他一套完整的作战工具，立刻就能指挥千军万马。研究结果显示，不同的AI模型在获得沙盒环境后，性能提升幅度从1%到24%不等，这在AI领域算是相当可观的进步。

实验显示，如果用户拿带水印的模型去做 LoRA（Low-Rank Adaptation）微调，随着微调步数增加，水印的检测准确率会逐渐下降。这说明，虽然水印被“焊”进了权重，但如果有人刻意用大量新数据去“磨”，还是有被磨掉的风险。

Kimi憋了个超级大招，没有选择像别的通用Agent一样重度依赖Claude，而是选择先做好Agentic模型，结果就是造出来个All in One的Kimi K2.5模型，能理解图片和视频，256K上下文，Agent 集群模式下能稳定召唤100+分身（subagent），跟Manus的Wide ...

近日，一篇文章披露，Oracle 公司一项关于高速排序方法的专利已经到期，这意味着开源数据库可以自由使用这一算法。该排序算法的发明者 Mark Callaghan 指出，这种诞生于 20 年前的技术，能够显著加速对相似数据的排序过程，有望让数据库系统在性能和效率上实现进一步提升。 这项编号为 US7680791B2 的专利于 2010 年授予 Oracle ...

这项由微软研究院和中国人民大学高瓴人工智能学院联合开展的研究发表于2025年1月的arXiv预印本平台，论文编号为arXiv:2601.16206v1 ...

登录快递100获取： 快递100官方（注意不要泄露授权key，以防被他人盗用！！！） 一、STDIO方式：在线获取快递100 MCP服务运行 快递100推出了国内首个兼容MCP协议的物流信息服务平台—快递100 MCP Server。 快递100旗下百递云·API开放平台的核心API服务现已全面支持MCP ...

Segmentation Format Fix-该仓库中放置了一些工具，用于调整语义分割算法的数据集格式，使其符合训练要求。 在本人提供的一些语义分割仓库中，当输入的原图后缀不为.jpg时无法正常训练，可使用Convert_JPEGImages.py进行原图后缀批量修改。 在本人提供的一些语义分割 ...